An autoencoder driven deep learning geospatial approach to flood vulnerability analysis in the upper and middle basin of river Damodar

Abstract Flood vulnerability mapping has significantly progressed with the advent of Machine Learning (ML), bringing greater certainty to predictions. However, conventional supervised ML techniques may not be feasible in regions where recorded flood inventory data is scarce. This study introduces a...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Rohit Srinivas Thappitla, Vasanta Govind Kumar Villuri, Satish Kumar
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Nature Portfolio 2025-09-01
Loạt:	Scientific Reports
Những chủ đề:	Flood vulnerability Deep learning Unsupervised learning Autoencoder Remote sensing and geographic information systems Damodar basin
Truy cập trực tuyến:	https://doi.org/10.1038/s41598-025-96781-2
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!